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algorithmとAlgorithmに関するMonMonMonのブックマーク (52)

  • 高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録

    高速逆平方根とは? C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは? 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照: Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375

    高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
  • 2のべき乗サイズの配列は危ないという話 via 行列積 - elkurin’s blog

    こんにちは。労働者です。とあるプログラムで学生さんの課題を添削していたら面白い話に出会いました。 僕は今、主に学部生向けのインターン研修的なプログラムでメンターなるものをやっています。メンターとしての仕事は、学生さんの課題へフィードバックを返し、Office Hourというセッションを毎週設けて質問受けやCSに関するトークを行うといった内容になっています。今回話題に取り上げるのはその中の課題の1つ、「行列積のプログラムを書いて時間を計測せよ」という何気ない話で、続く課題たちのいわば前座のようなものです。こういったところに沼は隠されているものですね。 担当している学生さんたちが細かい実験を行ってくれて以下のような疑問が提示されました。 「行列積の計算が N = 1024のときだけ N = 1023, 1025のときに比べて3倍遅いのはなぜ?」 配列のサイズが2のべき乗になるのは避けるべきとい

    2のべき乗サイズの配列は危ないという話 via 行列積 - elkurin’s blog
  • Rustで古典的なDisk-Oriented DBMSを実装した話 - Write and Run

    KOBA789 です。みなさん DBMS は好きですか。私は好きです。 最近、自作 DBMS をずっと作っていて、ようやく最低限の機能ができたので公開をしました。 (とはいえコードを書いていたのは正味2日ほど。設計と勉強に2週間かかった) github.com この記事ではこれを作った目的と、そのちょっとした詳細についてご紹介します。 目的 Disk-Oriented DBMS の学習に適している Rust で書かれた実装が欲しかった、というのが理由です。 DBMS の勉強に適している実装というのは意外と多くありません。 MySQL や PostgreSQL といった有名な実装は実用的である一方でコード量は非常に多く、また細かな最適化によって教科書的なアルゴリズムと実際のコードの差が大きくなっているため、初学者にとっては構造を把握しづらくなっています。 教科書的な実装の Disk-Orie

    Rustで古典的なDisk-Oriented DBMSを実装した話 - Write and Run
  • The Algorithms

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  • シンプルかつ高速な文字列照合アルゴリズムを紹介します - エムスリーテックブログ

    こんにちは! エンジニアリンググループ マルチデバイスチーム 新卒1年目の小林です。 エムスリーでは、2週間に1度、Tech Talkという社内LT会(現在はリモートで)が開催されています。これは、とある回の発表テーマリストです。 Tech Talkのとある回の発表テーマリスト このように、最近エムスリーでは文字列が流行っている(?)ようなので、その勢いに乗って私も文字列照合アルゴリズムについて書きたいと思います!(業務とは全然関係ない話です) Knuth-Morris-PrattやBoyer-Mooreアルゴリズムは解説記事がたくさん出ていると思うので、この記事ではシンプルかつ高速なQuick-SearchとQuite-Naiveアルゴリズムについて説明し、速度比較を行った結果についてご紹介します。 文字列照合アルゴリズムとは テキストとパターンという文字列が与えられたときに、中に出現す

    シンプルかつ高速な文字列照合アルゴリズムを紹介します - エムスリーテックブログ
  • アルゴリズム本、書きました! - Qiita

    最後に、17 章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18 章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。 競プロをやっている方向け 扱っている題材の難易度については、こんな感じのイメージです! チーター < 書 = 螺旋 < 蟻 難易度が近い螺旋は、スタンスが異なる部分もありますので、よい形で共存できたら、という想いです。 螺旋と比べると、「動的計画法」「貪欲法」「二分探索法」などの設計技法に関する話題をより重視しています 螺旋は「ライブラリを揃えていく」という思想なので、設計技法よりもライブラリになるものを重視する立場です 書では、紙面の都合で「計算幾何学」と「整数論」には触れられませんでしたが、これらは螺旋には載っています 2-2. 書の対象読者 書は、「アルゴリ

    アルゴリズム本、書きました! - Qiita
  • 人生を豊かにする文字列diff入門 | フューチャー技術ブログ

    春の入門祭りの8日目です。 文字列の新旧の違いを表現する時によくdiffをとるとか言いますよね。そこで実行されるのが差分アルゴリズムです。差分のアルゴリズムって結構知れば知るほど難しいやつです。「より良い差分」という基準が、状況によって変わるからです。ヒューリスティックなやつです。例えば、HTMLの説明の文章を書いていたとします。タイトルをテーブルに書き換えてみたとします。 どちらも間違ってはおらず、この差分を元にパッチを当てたりも可能です。ただ、読んだ時の読みやすさが違います。 これはもちろん前者と答える人の方が多いでしょう。だって、タグという意味の塊が維持されていますからね。 これは究極的にはわかりやすいdiffというのは「意味」を理解しないと作れないということを意味します。これがdiffは簡単なようで難しいと書いた理由です。もちろん、ほどほどの工数で、ほどほどの見た目のdiffも作成

    人生を豊かにする文字列diff入門 | フューチャー技術ブログ
  • コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問

    自分がコーディング面接対策のために解いてよかった LeetCode の問題をコンセプトごとにまとめました。カバーするコンセプトは LinkedList Stack Heap, PriorityQueue HashMap Graph, BFS, DFS Tree, BT, BST Sort Dynamic Programming Binary search Recursion Sliding window Greedy + Backtracking です。 これらの問題が 30 分以内に実装できれば面接の準備は整ったと言っていいと思います。Easy と Medium で問題は構成されてます。進捗を管理するためにGoogle Spreadsheetを用意しました。コピペしてご自由にお使いください。 これらの問題は、LeetCode のリスト機能でも公開されています。クローンすれば自分がすでにど

    コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問
  • GitHub - scandum/quadsort: Quadsort is a branchless stable adaptive mergesort faster than quicksort.

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    GitHub - scandum/quadsort: Quadsort is a branchless stable adaptive mergesort faster than quicksort.
  • React's diff algorithm

    Christopher Chedeau (@vjeux) is a Facebook Software Engineer in the Photos Team. Before that, he went to EPITA, a 5-year Computer Science school and majored in its R&D lab LRDE. He also worked for Curse during the nights and week-ends. React is a JavaScript library for building user interfaces developed by Facebook. It has been designed from the ground up with performance in mind. In this article

    React's diff algorithm
  • 二分木 - Rustではじめるデータ構造とアルゴリズム(第1回)

    Rustの特徴のひとつは、所有権(ownership)・移動(move)・借用(borrow)の概念です。これらがコンパイル時に厳格にチェックされることにより、古くから未定義挙動でプログラマを悩ませてきたダングリングポインタなどの問題がなくなり、メモリ安全性がもたらされます。 しかし一方で、自分で多少複雑なデータ構造を定義しようとする場合にはコンパイルを通すだけでもかなりの知識・力量が要求されます。 この(不定期)連載では、 Rustではじめるデータ構造とアルゴリズム と題し、プログラミングコンテストなどでよく見かける基礎的なデータ構造とアルゴリズムを、できるだけシンプルにRustで実装していきます。 &, &mut, Box, Rc, Cell, RefCell などの使い分けや、なぜそれを使う必要があるかの解説を、実例を通して行います。 第1回は、最もシンプルな木構造である 二分木 を

    二分木 - Rustではじめるデータ構造とアルゴリズム(第1回)
  • コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム

    1.コーディングインタビューとは何か コーディングインタビュー(Coding Interview、またはProgramming Interview)とは、1時間ほどの制限時間内に小さなプログラミング問題を解かせる面接形式のことをいう。プログラマー、またはデータサイエンティストなどの採用試験として、米国を含むいくつかの国で用いられている。「物理的なホワイトボード上にプログラムを書く」という形式で実施されることが多い。「オンライン上の共有エディタで書く」といった形式のこともある。Googleなどは自社のYoutubeチャンネル動画でも説明している。 出題される問題としては、例えば、「複数の数字numbersと整数kが与えられたとき、合計がkとなる数字の組を1つ出力せよ」といったものがある。この問題は有名なので通称が付いており、Two Sumと呼ばれる。 Two Sumの一例。与えられた数値の並

    コーディングインタビューの対策とその意義 (1/2) - 16bitのメモランダム
  • 赤黒木の本質 - Qiita

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はデータ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2019 16日目の記事です。 15日目は@minaminaoさんによる「すごいTrie」です。 17日目は@takilogさんによる「Fréchet距離の計算アルゴリズム」です。 はじめに この記事では有名なデータ構造である赤黒木がなぜあのようなトリッキーな定義になっているのかその質について解説します。 赤黒木の定義を見てトリッキーと思うかどうかは個人差あるかと思いますが、少なくとも僕が初めて赤黒木を学んだ時はなぜこのような定義になっているのか、そしてどうやって思い

    赤黒木の本質 - Qiita
  • メルセンヌツイスタはそんなに衝突しない - Qiita

    κeenです。こちらのスライドが話題になっているようです。 10秒で衝突するUUIDの作り方 - Speaker Deck 笑い話としても乱数の難しさの側面としても面白いのですが、これを見た人たちの反応がちょっと勘違いしてそうだったので補足します。 別に私は暗号とか乱数とかの専門家ではないです。 発表者の方のコードは読みましたか? 少し速度が必要になるのでRustに移植します。 [package] name = "genuuidv4" version = "0.1.0" edition = "2018" # See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html [dependencies] rand = "0.7.2" sfmt = "0.6.0" use

    メルセンヌツイスタはそんなに衝突しない - Qiita
  • 様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem

    概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする(=上限を設定する)アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token

    様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem
  • シリコンバレーでエンジニア就職する前に知りたかったこと

    シリコンバレーでエンジニア就職する前に知りたかったこと 1. • 2018 • Software Engineer Software Engineer 2. • • • • https://tnanjo.net/software-engineer-in-us/ • https://amzn.to/2R8YMSj 3. Agenda • • • • • • 4. Recruiter OA* Recruiter OA*: Online Assessment 5. / / * / / / / Referral / OA / / / * OA/ 6. OA/ 8 2 1 8 8/11 8/27 9/17 11/2 7. * Java Thread CS Software Engineer 8. Part 2 Cracking Coding Interview 4 6 LeetCode - Top

    シリコンバレーでエンジニア就職する前に知りたかったこと
  • コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問

    自分がコーディング面接対策のために解いてよかった LeetCode の問題をコンセプトごとにまとめました。カバーするコンセプトは LinkedList Stack Heap, PriorityQueue HashMap Graph, BFS, DFS Tree, BT, BST Sort Dynamic Programming Binary search Recursion Sliding window Greedy + Backtracking です。 これらの問題が 30 分以内に実装できれば面接の準備は整ったと言っていいと思います。Easy と Medium で問題は構成されてます。進捗を管理するためにGoogle Spreadsheetを用意しました。コピペしてご自由にお使いください。 これらの問題は、LeetCode のリスト機能でも公開されています。クローンすれば自分がすでにど

    コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問
  • 再帰関数を学ぶと、どんな世界が広がるか - Qiita

    0. はじめに 再帰関数は初めて学ぶときに壁になりがちで なんとなくわかった...けれど どんな場面で使えるのだろう...いい感じの例を探したい! という気持ちになりがちです。再帰関数は、なかなかその動きを直感的に想像することが難しいため、掴み所が無いと感じてしまいそうです。 そこで記事では 再帰関数の動きを追いまくることで、再帰関数自体に慣れる 再帰的なアルゴリズムの実例に多数触れることで、世界を大きく広げる! ことを目標とします。特に「再帰関数がどういうものかはわかったけど、使いどころがわからない」という方のモヤモヤ感を少しでも晴らすことができたら嬉しいです。なお記事では、ソースコード例に用いるプログラミング言語として C++ を用いておりますが、基的にはプログラミング言語に依存しない部分についての解説を行っています。 追記 1. 再帰関数とは 再帰の意味はとても広いです。自分自

    再帰関数を学ぶと、どんな世界が広がるか - Qiita
  • Buckblog: A Better Recursive Division Algorithm

    MonMonMon
    MonMonMon 2018/12/06
    twitterでみた迷路作るアルゴリズム
  • 簡潔ビットベクトルでRubyをlog N倍速くした - クックパッド開発者ブログ

    技術部のフルタイムRubyコミッタの遠藤(@mametter)です。昨日の Hackarade #04 の開催報告に続き、2日連続で記事を投稿します。 今回は、ある条件下でのRubyの実行速度を高速化した話を紹介します。この改善はすでにMRIの先端にコミットされていて*1、年末リリース予定のRuby 2.6に含まれる予定です。 ひとことで言うと、「簡潔ビットベクトルを索引に使うことで、プログラムカウンタから行番号を計算するアルゴリズムをO(log N)からO(1)に改善した。これにより、TracePoint有効時やコードカバレッジ測定下で、長さ N のメソッドの実行が O(N log N) から O(N) に高速化される」ということです。順に説明します。 背景:Rubyのバイトコードの構造 この最適化を理解するにはまず、Rubyのバイトコードのある特徴を知る必要があります。 たとえば x

    簡潔ビットベクトルでRubyをlog N倍速くした - クックパッド開発者ブログ